//给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 
//
// 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 
//
// 你可以按任意顺序返回答案。 
//
// 
//
// 示例 1： 
//
// 
//输入：nums = [2,7,11,15], target = 9
//输出：[0,1]
//解释：因为 nums[0] + nums[1] == 9 ，返回 [0, 1] 。
// 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入：nums = [3,2,4], target = 6
//输出：[1,2]
// 
//
// 示例 3： 
//
// 
//输入：nums = [3,3], target = 6
//输出：[0,1]
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 2 <= nums.length <= 104 
// -109 <= nums[i] <= 109 
// -109 <= target <= 109 
// 只会存在一个有效答案 
// 
//
// 进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n2) 的算法吗？ 
// Related Topics 数组 哈希表


//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        int[] result = null;

//        result = this.solution1(nums, target);

//        result = this.solution2(nums, target);

//        result = this.solution3(nums, target);

//        result = this.solution4(nums, target);

//        result = this.solution5(nums, target);

//        result = this.solution6(nums, target);

        result = this.solution7(nums, target);

        return result;
    }

    // -------------以下是我自己的解法-------------

    /**
     * 解法1（2021年10月19日）：双重for循环，遍历穷举所有组合找出答案
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution1(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    result[0] = i;
                    result[1] = j;
                    break;
                }
            }
        }

        return result;
    }

    /**
     * 解法2（2021年10月19日）：解法1的优化，跳过一些不可能情况
     * 优化结果：优化后更慢了，~_~‘
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution2(int[] nums, int target) {
        int[] result = new int[2];

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

            int differ = target - nums[i];

            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                if (nums[j] > differ) {
                    continue;
                } else if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    result[0] = i;
                    result[1] = j;
                    break;
                }
            }
        }

        return result;
    }

    // -------------以下是别人的解法-------------

    /**
     * 解法3（2021年10月20日）：
     * 使用hashmap全量存储值和下标，然后再遍历查找符合条件的组合
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution3(int[] nums, int target) {
        if (Objects.isNull(nums) || nums.length == 0) {
            return null;
        }

        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        // 先遍历一遍，把值和下标存起来
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i], i);
        }

        // 再遍历一遍，查找符合条件的下标
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int differ = target - nums[i];
            if (map.containsKey(differ)) {
                // 注意，题目要求两个下标不能重复
                if (i != map.get(differ)) {
                    return new int[]{i, map.get(differ)};
                }
            }
        }
        return null;
    }

    /**
     * 解法4（2021年10月20日）：
     * 解法3的优化，不全量存储，而是不存在则存储
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution4(int[] nums, int target) {
        if (Objects.isNull(nums) || nums.length == 0)
            return null;

        //解题思路: 利用hash表的特性 , target - nums[i] 是否存在, 如果存在 , 则取出返回, 如果不存在 , 则进行存储
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int curNum = target - nums[i];
            //是否存在 target - nums[i]的值
            if (map.containsKey(curNum)) {
                return new int[]{map.get(curNum), i};
            }
            //不存在 , 则进行存储
            map.put(nums[i], i);
        }
        return null;
    }

    /**
     * 解法5-牛逼（2021年10月20日）：
     * 解法3、4的优化，即每次在哈希表中搜索补数时，设置left和right两个指针，一次搜索nums中左右两端的元素的补数，可以得到耗时0ms的效果。
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution5(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length < 2) {
            return new int[]{};
        }
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int ln0 = nums[left];
            int rn0 = nums[right];
            int ln1 = target - ln0;
            int rn1 = target - rn0;
            if (map.containsKey(ln1)) {
                return new int[]{left, map.get(ln1)};
            } else {
                map.put(ln0, left++);
            }
            if (map.containsKey(rn1)) {
                return new int[]{right, map.get(rn1)};
            } else {
                map.put(rn0, right--);
            }
        }
        return new int[]{};
    }

    /**
     * 解法6（2021年10月20日）：
     * 先排序，再折半查找
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution6(int[] nums, int target) {
        int[] res = new int[2];
        int[] resVal = new int[2];
        int[] copiedNums = Arrays.copyOf(nums, nums.length);
        Arrays.sort(nums);
        int n1 = -1;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            resVal[0] = nums[i];
            resVal[1] = target - resVal[0];
            // 也可以用Arrays自带的折半查找方法Arrays.binarySearch()，
            // 但要注意判断返回值的地方要做相应修改。
            // n1 = Arrays.binarySearch(nums, i + 1, nums.length -1 , resVal[1]);
            n1 = binarySearchBasic(nums, i + 1, resVal[1]);
            if (n1 != -1) {
                break;
            }
        }
        if (n1 == -1) {
            return new int[]{};
        }
        for (int j = 0; j < copiedNums.length; j++) {
            if (copiedNums[j] == resVal[0]) {
                res[0] = j;
                break;
            }
        }
        for (int k = 0; k < copiedNums.length; k++) {
            // 注意不能是同一个元素，需加上 k != res[0] 条件
            if (copiedNums[k] == resVal[1] && k != res[0]) {
                res[1] = k;
                break;
            }
        }
        return res;
    }

    private int binarySearchBasic(int[] arr, int low, int target) {
        int high = arr.length - 1;
        while (low <= high) {
            int center = (low + high) / 2;
            if (target == arr[center]) {
                return center;
            } else if (target < arr[center]) {
                high = center - 1;
            } else {
                low = center + 1;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 解法7（2021年10月20日）：
     * 解法6的优化，封装对象，排序后再折半查找
     *
     * @param nums
     * @param target
     * @return
     */
    public int[] solution7(int[] nums, int target) {
        NumWithIndex[] numWithIndexs = new NumWithIndex[nums.length];
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            numWithIndexs[i] = new NumWithIndex(nums[i], i);
        }
        Arrays.sort(numWithIndexs);
        for (int i = 0; i < numWithIndexs.length; i++) {
            int index1 = numWithIndexs[i].index;
            int index2 = binarySearchBasic(numWithIndexs, i + 1, target - numWithIndexs[i].num);
            if (index2 != -1) {
                return new int[]{index1, index2};
            }
        }
        return new int[]{};
    }

    private int binarySearchBasic(NumWithIndex[] arr, int low, int target) {
        int high = arr.length - 1;
        while (low <= high) {
            int center = (low + high) / 2;
            if (target == arr[center].num) {
                return arr[center].index;
            } else if (target < arr[center].num) {
                high = center - 1;
            } else {
                low = center + 1;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * 内部类，将数组中的数字及其原始下标封装起来
     */
    private class NumWithIndex implements Comparable<NumWithIndex> {
        private int num;
        private int index;

        public NumWithIndex(int num, int index) {
            this.num = num;
            this.index = index;
        }

        // 重写compareTo方法，使本类支持Arrays.sort()
        @Override
        public int compareTo(NumWithIndex obj) {
            if (this.num > obj.num) {
                return 1;
            } else if (this.num < obj.num) {
                return -1;
            } else {
                return 0;
            }
        }
    }

}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
